大数据处理中常用的语言有很多，其中一些包括Python、Java、Scala、C++和JavaScript。这些语言都有各自的优点和适用场景。
1. Python：Python是一种高级编程语言，它的语法简洁易懂，易于学习。Python在数据分析、机器学习、人工智能等领域有着广泛的应用。Python的库和框架也非常丰富，如Pandas、NumPy、SciPy等，可以方便地处理大数据。
2. Java：Java是一种面向对象的编程语言，它的运行速度非常快，适合处理大规模数据。Java的垃圾回收机制使得内存管理更加高效。Java的库和框架也非常丰富，如Hadoop、Spark等，可以方便地处理大数据。
3. Scala：Scala是一种函数式编程语言，它的语法简洁，易于理解。Scala在数据处理、机器学习、人工智能等领域有着广泛的应用。Scala的库和框架也非常丰富，如Apache Spark、Hive等，可以方便地处理大数据。
4. C++：C++是一种编译型编程语言，它的运行速度非常快，适合处理大规模数据。C++的内存管理机制使得内存使用更加高效。C++的库和框架也非常丰富，如OpenMPI、MPICH等，可以方便地处理大数据。
5. JavaScript：JavaScript是一种脚本语言，它主要用于前端开发，但在大数据处理领域也有应用。JavaScript的库和框架也非常丰富，如D3.js、Chart.js等，可以方便地处理大数据可视化。
总之，大数据处理中常用的语言有很多，每种语言都有其独特的优点和适用场景。在选择编程语言时，需要根据项目的需求、团队的技术栈和个人的熟悉程度进行综合考虑。
